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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于BP神经网络的西南岩溶斜坡区铁路选线评价
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基于BP神经网络的西南岩溶斜坡区铁路选线评价
 
     论文目录
 
摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第1章 引言第10-19页
    1.1 选题依据及研究意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-16页
        1.2.1 岩溶斜坡区铁路工程建设问题第11-12页
        1.2.2 岩溶区铁路建设控制因素研究第12-15页
        1.2.3 BP神经网络在铁路建设中的应用第15-16页
    1.3 研究内容及技术路线第16-19页
        1.3.1 研究内容第16-18页
        1.3.2 技术路线第18-19页
第2章 西南岩溶斜坡区概况第19-33页
    2.1 斜坡区基本特征第19-24页
        2.1.1 斜坡区范围及成因第19-20页
        2.1.2 气象水文第20页
        2.1.3 地形地貌第20-21页
        2.1.4 地层岩性第21-23页
        2.1.5 地质构造第23-24页
    2.2 斜坡区岩溶空间分布特征第24-28页
        2.2.1 岩溶发育特征第24-26页
        2.2.2 岩溶发育的控制因素第26-28页
    2.3 斜坡区岩溶水文地质特征第28-33页
        2.3.1 岩溶地下水特征第28-31页
        2.3.2 岩溶地下水的垂向分带第31-33页
第3章 岩溶斜坡区铁路选线评价指标体系的建立第33-53页
    3.1 岩溶斜坡区铁路选线影响因素第33-37页
        3.1.1 岩溶斜坡区铁路选线主要问题第33页
        3.1.2 隧道建设岩溶及岩溶水危害第33-34页
        3.1.3 影响岩溶斜坡区隧道选线的主要因素第34-36页
        3.1.4 铁路选线原则第36-37页
    3.2 评价指标体系建立第37-53页
        3.2.1 指标体系的涵义第38页
        3.2.2 指标体系构建原则第38-39页
        3.2.3 指标赋权值方法第39页
        3.2.4 评价指标的选取第39-45页
        3.2.5 指标权重的计算第45-53页
第4章 基于BP神经网络岩溶斜坡区隧道选线评价模型建立第53-64页
    4.1 人工神经网络简介第53-55页
        4.1.1 人工神经元的结构及模型第53-54页
        4.1.2 人工神经网络的特点第54-55页
        4.1.3 神经网络的应用第55页
    4.2 训练样本处理第55-57页
        4.2.1 网络训练样本数据处理第55-56页
        4.2.2 样本数据的归一化处理第56-57页
    4.3 BP神经网络设计第57-60页
        4.3.1 输入、输出层节点数确定第58页
        4.3.2 隐含层节点数确定第58-60页
    4.4 BP神经网络的实现第60-62页
        4.4.1 MATLAB软件简介第60-61页
        4.4.2 函数的选择第61-62页
    4.5 网络训练第62-63页
    4.6 评价系统第63-64页
第5章 斜坡岩溶山区铁路选线评价模型实例应用第64-74页
    5.1 工程概况第64-68页
        5.1.1 气象水文第64-65页
        5.1.2 地形地貌第65页
        5.1.3 地层岩性第65-66页
        5.1.4 地质构造第66-68页
    5.2 线路初步设计第68-72页
        5.2.1 线路A(DK315+820~DK338+705)第69页
        5.2.2 线路B(DK315+820~DK337+043)第69-71页
        5.2.3 比选方案指标取值第71-72页
    5.3 基于BP神经网络模型的综合评价第72-74页
        5.3.1 MATLAB代码第72-73页
        5.3.2 结果分析第73-74页
结论第74-76页
致谢第76-77页
参考文献第77-81页
攻读学位期间取得学术成果第81-82页
附录第82-85页

 
 
论文编号BS4338275,这篇论文共85
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